MongoDB GeoOps+: ذكاء تنفيذ الخلفية

يعرض هذا الورشة الخلفية التي تستغرق 3 ساعات كيفية بناء **محرك مخزون وتلبية فوري وقابل للتفسير باستخدام MongoDB Atlas**. يجمع النظام بين القرب الجغرافي المكاني، والسياق الدلالي من خلال البحث الناقلاتي (Vector Search)، والأتمتة التفاعلية لاتخاذ قرارات إعادة الطلب والاستبدال مع إمكانية التتبع الكامل. المكونات التقنية الرئيسية: **تصميم المخطط (Schema design)**: للمستودعات، ومستويات المخزون، والشحنات، والحوادث السابقة، والمنتجات البديلة، وطلبات إعادة الطلب، وسجلات التدقيق. **توفير المنتجات باستخدام البيانات الجغرافية المكانية**: باستخدام فهارس 2dsphere واستعلامات القرب للعثور على أقرب مستودعات تحتوي على مخزون متاح. **مؤشرات الأداء التشغيلية (KPIs) من خلال خطوط أنابيب إطار التجميع (Aggregation Framework)**: (المخزون حسب المنطقة، المخزون القديم، كمية الشحنات، اكتشاف النقاط الساخنة). **الكشف التفاعلي عن مخاطر المخزون باستخدام تدفقات التغيير (Change Streams)**: لتحديد نقص المخزون وبدء المنطق اللاحق. **خدمة اتخاذ القرار الآلي**: التي تولد توصيات بإعادة الطلب أو الاستبدال بناءً على قواعد العتبة المدعمة بالسياق التاريخي. **الطبقة الدلالية المدعومة بالبحث الناقلاتي في Atlas Vector Search**: تطابق أنماط الطلب الحالية أو حالات نفاد المخزون مع حوادث سابقة مشابهة ومنتجات بديلة مناسبة لتوجيه استراتيجيات الاستخدام الاحتياطي. **ترتيب هجين**: يدمج نتيجة جغرافية مكانية (القرب + التوفر) مع تشابه الناقلات لترتيب مرشحي التلبية. **الاتساق والقابلية للتفسير**: من خلال المعاملات متعددة المستندات، وسجلات التدقيق المُرقمة التي تسجل المصدر ودرجات تشابه الناقلات، وباقات "السبب" المرفقة بكل توصية.